사람마다 태그를 채우고, 자산마다 스티커를 붙일 필요는 없습니다. 카메라 영상 분석과 실시간 객체 인식만으로, 안전·유동인구·설비 데이터까지 확보할 수 있습니다.
카메라 영상 인식 및 이벤트 처리 구조
카메라가 촬영한 영상을 AI가 실시간으로 분석해, 사람·객체를 인식하고 현장 이벤트를 생성하는 핵심 기술입니다.
※ 실제 인식 정확도와 반응 시간은 조도·설치 각도·해상도 등 촬영 환경에 따라 달라질 수 있습니다.
GrowSpace 엔진은 카메라 영상 분석 AI가 사람, 안전모, 차량 등 객체를 실시간으로 탐지합니다.
※ 화면 경계 및 겹침 영역에서의 오탐지를 줄이기 위해 신뢰도(Confidence) 임계값을 적용합니다.
※ 다수의 카메라를 운용 시, 카메라별 인식 구역을 분리해 중복 계수를 최소화합니다.
탐지된 객체의 속성과 상태를 실시간으로 판별합니다. 안전모 착용 여부, 인원 수, 이동 방향 등을 분석해 현장 게이트웨이에서 즉시 제어 신호를 연동할 수 있습니다.
중복 인식으로 인한 오알람(False Positive)을 줄이기 위해 동일 객체 추적(Tracking) 필터링을 적용합니다.
※ 동시에 인식 누락(False Negative)을 줄이기 위해 최소 인식 프레임 수, 재탐지 딜레이 등 운영 정책을 함께 설정할 수 있습니다.
※ 기술 도입 시 고려사항
카메라 비전 이벤트는 단순 알림을 넘어, 현장의 설비 제어 및 데이터 시스템과 유기적으로 연결됩니다.
카메라 분석 결과와 함께 PLC 등 현장 설비의 신호(가동 상태, 카운트, 온도 등)를 읽어 서버로 전송합니다. Modbus TCP, Digital I/O 등 산업용 표준 인터페이스를 지원합니다.
ERP, MES, WMS, 관제 대시보드 등 기존 관리 시스템에 인식 이벤트와 통계 데이터를 실시간으로 전송합니다. 표준화된 프로토콜을 통해 손쉽게 데이터를 주고받을 수 있습니다.
태그 기반 인식과 카메라 비전 기술 비교
현장 요구사항과 설치 환경에 맞춰 가장 적합한 인식 방식을 선택해야 합니다.
| Spec | 카메라 비전 (영상 인식) | UWB/RFID (태그 기반) | 수동 확인 (사람) |
|---|---|---|---|
| 감지 정확도 | 위치+상태 인식 가능 (착용 여부·이동 방향 등 영상 기반 판별) | 위치·통과 여부 중심 (상태 인식은 제한적) | 사람 확인에 의존 (누락·오류 발생 가능) |
| 반응 속도 | 즉시 (Real-time) | 즉시 (통과 시점 인식) | 느림 (사람 대기 필요) |
| 실내 사용 | 가능 (조도 확보 시) | 가능 | 가능 |
| 구축 난이도 | 낮음 (기존 CCTV 인프라 활용 가능) | 낮음~높음 (방식에 따라 상이, 태그·리더기 설치 필요) | 낮음 (별도 장비 불필요, 인력 필요) |
경광등, 사이렌, 자동문, ERP 시스템과 연동하여
위험 상황 발생 시 사람이 개입하기 전에 시스템이 먼저 반응합니다.
단순 촬영을 넘어, 상황에 맞는 이벤트를 자동으로 트리거합니다.
현장에 설치된 카메라가 영상을 실시간으로 촬영합니다.
AI가 영상 속 사람·객체·설비 상태를 실시간으로 인식합니다.
안전 규정, 카운트 기준 등 사전 설정된 규칙에 따라 상태를 판별합니다.
알림 발송, 데이터 기록, 설비 연동 등 후속 조치를 수행합니다.
제조·건설 현장 곳곳의 카메라가 작업자의 안전모 착용 여부를 실시간으로 감지합니다. 미착용이 확인되면 즉시 담당자에게 알림이 전달되어 사고를 예방합니다.
출입구나 주요 동선의 카메라가 통과하는 인원 수를 자동으로 집계합니다. 시간대별 유동 패턴을 파악해 인력 배치와 혼잡도 관리에 활용할 수 있습니다.
카메라 영상 분석 데이터와 PLC 등 설비 신호를 함께 서버로 전송해, 하나의 대시보드에서 현장 안전과 설비 가동 현황을 동시에 확인할 수 있습니다.
어떤 구역에 어떤 알림이 필요한지 알려주시면, 구역 설계와 연동 방식을 먼저 확인해 드립니다.
